Як машинне навчання та AI трансформують систему управління ланцюгами поставок

На тлі четвертої промислової революції зближення технологій з різними виробничими процесами, включаючи ланцюги поставок та логістику, стало незамінною частиною ведення бізнесу сьогодні. Бізнес висловлює потребу в інструментах для подальшого покращення видимості та простежуваності ланцюга поставок, визначаючи новий спосіб збільшення прибутку в епоху інформації. Отже, цифрова трансформація системи управління ланцюгами поставок постає однією з останніх тенденцій у світі бізнесу.

За останні кілька років інвестиції в новітні технології для посилення цифрової трансформації управління ланцюгами поставок досягли нових висот. Завдяки інтеграції технологій наступного покоління, таких як когнітивний аналіз, штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (ML), із системами управління ланцюгами поставок, виробники змогли досягти високого рівня ефективності, подолавши розрив між попитом та пропозицією.

Прийняття AI та ML для значного зростання в оптимізації ланцюгів поставок

Нещодавно було опубліковано опитування американської програмної компанії JDA Software, Inc. та багатонаціональної консалтингової компанії KPMG LLP, яке показало, що понад три чверті респондентів вважають видимість та відстежуваність ланцюга поставок найвищими напрямами інвестицій для постачання керівники мережі.

Опитування також виявило, що майже 80% респондентів розглядали ШІ та ОЗ як найбільш впливові технології в цьому ландшафті завдяки їх застосовності у вирішенні складних питань у ланцюгу поставок та системах ланцюга створення вартості. Оскільки прогнозована наскрізна видимість стане одним із найважливіших аспектів сучасних способів оптимізації ланцюгів поставок, повсюдність використання інструментів ШІ та ML різко зросте в системах управління ланцюгами поставок у різних промислових районах.

Оскільки AI та ML стають одними з найефективніших технологій в операціях ланцюгів поставок будь-якого бізнесу, інвестиції в ці технології будуть продовжувати рухатися вгору. Однак надзвичайно важливо зрозуміти точний вплив ШІ та МЛ разом на управління ланцюгами поставок, щоб забезпечити максимальний капітал цих технологій. Штучний інтелект в управлінні ланцюгами поставок не тільки автоматизує процес, а й приймає рішення щодо закупівель, управління запасами, логістикою поставок тощо без будь-якого втручання людини.

Впровадження AI / ML в управління VUCA як стратегії ланцюга поставок

Хоча тенденція Індустрії 4.0 спричиняє як кількісні, так і якісні зміни в галузях, щоб стимулювати організаційні вдосконалення, оцифровка різних промислових операцій також спричинила безліч факторів ризику, таких як нестабільність, невизначеність, складність та неоднозначність (VUCA). VUCA - це основні перешкоди для стандартизації процесів управління ланцюгами поставок, і підприємства знайшли спосіб вирішити ці проблеми завдяки появі передових технологій, таких як AI та ML.

Він набуває популярності як ефективний спосіб управління VUCA шляхом інтеграції штучного інтелекту та машинного навчання в системи управління ланцюгами поставок та логістику, які можуть не тільки виявляти, але й визначати непередбачені ситуації в різних процесах. З прийняттям інструментів ШІ та ML на основі управління ланцюгами поставок, виробники змогли впоратись із двозначністю, складністю та іншими проблемами VUCA, пов’язаними з високотехнологічними продуктами, тоді як тенденція до Індустрії 4.0 продовжує продовжувати зростати.

Роль штучного інтелекту в управлінні ланцюгами поставок

Оскільки автоматизація роботизованих процесів стає неминучою частиною більшості промислових операцій, а також обладнання, системи управління ланцюгами поставок також зазнають цифрової трансформації. Таким чином, такі технології, як AI та ML, є частиною не лише виробничого обладнання, а й постачання, ланцюгів створення вартості та управління складами, які в основному процвітають завдяки швидкому, але точному прийняттю рішень.

Невпинний тиск на прийняття відповідних рішень швидше, ніж будь-коли, спонукає виробників застосовувати методи ШІ та ML для зменшення, а не заміщення втручання людини в управління ланцюгами поставок. Більшість інструментів, яким допомагають ШІ та ML, застосовують людські методи міркування як модель, коли вони інтегровані з процесами прийняття рішень в управлінні ланцюгами поставок, і це покращує швидкість та точність уявлень про товар, а також тенденцій, які нарешті досягаються такими протоколами..

Оскільки відкладені рішення можуть мати значний вплив на прибуток, дохід, грошовий потік і навіть задоволення клієнтів у деяких випадках. Таким чином, AI та ML дозволяють виробникам збільшити швидкість прийняття рішень у високотехнологічних системах управління ланцюгами поставок. З позитивним впливом інструментів ШІ та ML на процеси прийняття рішень у ланцюгу поставок, їх прийняття, ймовірно, вплине на позитивне зростання бізнесу, що переживає цифрові перетворення.

Методи AI та ML впливають на синхронізований підхід до планування та оптимізації ланцюга поставок

Управління ланцюгами поставок завжди розглядається як взаємозв’язок різних керованих даними та аналітичних процесів, і синхронізація таких величезних обсягів даних стає обов’язковою для забезпечення точного планування ланцюжка поставок. Крім того, зростаюча складність технологічно керованого ланцюжка поставок вносить фундаментальний зрушення у способі здійснення процесу синхронізованого планування для забезпечення оптимізації ланцюжка поставок.

Інструменти, що працюють на основі AI та ML, виходять на ландшафт планування ланцюга поставок, полегшуючи перехід від статичної до динамічної послідовності декількох операцій ланцюжка поставок. Такі технологічні інструменти вбудовані в сучасні системи управління ланцюгами поставок, і це підкреслює їх переваги в синхронізації наскрізного планування ланцюжка поставок. Ці інструменти також можуть бути використані для автоматизації процедур, що відповідають попиту та пропозиції, а також процесів прийняття рішень у режимі реального часу, які в кінцевому підсумку синхронізують екосистему планування в ландшафті ланцюга поставок.

Виклики прийняттю штучного інтелекту та машинного навчання в управлінні ланцюгами поставок

Хоча світовий промисловий ландшафт робить крок у напрямку впровадження технологій наступного покоління для посилення цифрової трансформації, впровадження цих технологій у таких нішевих сферах, як управління ланцюгами поставок, залишається суттєво низьким. Розрив між ажіотажними технологіями, такими як AI та ML, та фактичною технологічною цінністю головним чином пояснюється обмеженнями у застосуванні технологічних інструментів в управлінні ланцюгами поставок.

Більшість менеджерів та керівників підприємств не розуміють і візуалізують точні переваги та вплив ШІ та МЛ на управління ланцюгами поставок у зростанні бізнесу. Крім того, інструменти AI та ML вимагають періодичного технічного обслуговування, щоб забезпечити бездоганну роботу в межах очікуваних параметрів систем управління ланцюгами поставок, що призвело до додаткових витрат. Такі виклики сильно заважають проникненню цих технологій у всі географічні регіони світу. Однак, оскільки поінформованість про різко позитивний вплив ШІ та МЗ на управління ланцюгами поставок стрімко зростає, його прийняття стане неминучим у найближчі роки, незважаючи на ці виклики.